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原创 4090体验DeepSeek啊哈时刻
从V3到R1-Zero只采用来的RL训练，按照DeepSeek-V3 的技术报告预估V3最后训练耗费560万美元左右，R1-Zero RL 后训练过程费用应该10万美元左右，目前看ROI非常高。以下Notebook 是，可以在4090 上体验DeepSeek-R1-Zero的RL训练过程。
2025-02-12 11:38:52
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原创 平台升级：新功能与新模型震撼登场！
OneThingAI算力云平台推出两大重磅更新：1)全新子账号管理功能，主账号可创建子账号并精准分配权限，提升团队协作效率与安全性；2)模型广场新增多款前沿AI模型，包括大语言模型通义千问3系列（支持119种语言）和图片模型通义万相系列（文生图/图生文能力），满足多样化AI应用需求。这些升级将显著提升用户在团队协作、语言处理、创意设计等方面的工作效率。
2025-06-05 16:42:36
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原创 OneThingAI x ChatWise 打造理想 AI 助手 | 教程
《ChatWise智能聊天助手配置指南》突破传统AI工具局限，ChatWise支持多模型调用与本地数据加密，提供安全高效的智能交互体验。教程详细讲解：1）通过OneThingAI官网获取API密钥和modelID；2）下载ChatWise后配置OpenAI兼容接口；3）选择模型开启多模态聊天功能。新用户注册可享优惠券，学生认证额外奖励。配置完成后即可体验支持附件上传的精准对话服务。（149字）
2025-05-28 15:07:15
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原创 一篇文章教会你Comfyui一键换装（全自动版）
文章介绍了一个高效的图像换装工作流，分为四个核心板块：输入层、预处理模块、融合模块和输出模块。输入层负责上传模特和服装照片，并设置分辨率；预处理模块通过特定模型生成遮罩，提取人体和服装特征；融合模块进行二次采样和优化，提升细节表现；输出模块展示最终换装效果。该工作流不仅支持人物服装的快速替换，还能实现跨主体适配，如将人类服装应用到宠物身上，展现了强大的生成能力和创意拓展潜力，适用于时尚造型迭代和宠物服饰设计等多种场景。
2025-05-26 18:00:00
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原创 阿里开源视频生成巅峰之作！Wan2.1-VACE-14B实战全解析：从动作迁移到多图融合
上传动作参考视频与目标图像，调整frame_num（帧数）与sample_guide_scale（动作强度），生成动态一致的新视频。划定编辑区域，调整参数--sample_shift（噪声调度）与guide_scale（提示词权重），生成局部修改后的连贯视频。，模型通过捕捉源动作的时空特征，结合目标主体的外观一致性约束（如RefAdapter模块），实现自然迁移。，通过时空压缩与长时程依赖建模，实现无限时长1080P视频编解码，压缩效率提升40%。：在沙滩边走路的视频中，仅修改人物，背景动态保持自然过。
2025-05-22 17:46:26
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原创 OneThingAI「模型 API 服务」重磅上线！
开发者可前往OneThingAI控制台-模型广场，快速接入通义千问-Math-Turbo、通义千问-Math-Turbo、DeepSeekV3、DeepSeek-R1671B满血版等精选主流模型接口。步骤二：提供curl、Python、Node.js三种技术方案，实现与模型API（如DeepSeek-R1模型接口）的交互，满足多样化开发场景及开发者使用习惯。开发者无需进行复杂的设置或接口适配工作，即可以更低的成本直接调用主流模型API，实现各领域AI应用场景的创新落地，极大地提升开发效率与使用体验。
2025-05-21 16:48:28
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原创 阿里Wan2.1首尾帧控制模型（FLF2V）实战对比（附模型、工作流）
阿里Wan2.1系列模型代表了阿里巴巴在视频生成领域的最新成果。普通Wan2.1作为通用视频生成模型，支持多种任务，适合广泛的创意应用场景。而FLF2V首尾帧控制模型则在普通Wan2.1的基础上进行了针对性优化，专注于首尾帧控制，实现了更精准的时序控制和运动轨迹预测。选择哪个模型取决于具体需求：如果需要精确控制视频的首尾帧过渡，FLF2V是更好的选择；如果需要更广泛的创作自由度和多模态支持，普通Wan2.1可能更适合。wan2.1模型首尾帧控制。所有工作流关注后台私信。
2025-05-16 18:00:00
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原创 用SkyReels-V2-DF无限生成长视频：ComfyUI部署全指南
效果展示：女子喝茶，将茶杯放在桌上，并摇晃茶杯SkyreelsDiffusionForcing视频实战昆仑万维开源的 SkyReels-V2-DF 模型，基于扩散强迫（Diffusion-forcing）框架，首次实现单镜头的流畅视频生成，并通过 “Extend”续写机制突破时长限制。其核心技术优势如下结合多模态大语言模型（MLLM） 和强化学习，模型可解析（如镜头类型、摄像机运动、演员表情），生成符合导演视角的连贯画面。支持多提示词。
2025-05-08 18:20:46
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原创 Wan2.1与SkyreelA2图生视频能力对比：技术路线与应用差异解析
Wan2.1与SkyreelA2图生视频能力对比：技术路线与应用差异解析
2025-04-27 17:28:10
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原创 ComfyUI + 腾讯 Sonic 节点实战：三步实现图片开口说话
在 AI 多模态技术爆发的今天，如何让静态图片 “开口说话” 成为热门课题。腾讯开源的 Sonic 模型通过图像 + 音频驱动数字人视频生成，而 ComfyUI 作为节点式工作流工具，能将这一过程简化为可视化操作。
2025-04-11 18:10:00
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原创 ComfyUI 全解析：基础概念
VAE（变分自编码器）是像素空间与潜空间的转换桥梁，直接影响生成图像的细节质量和计算效率。编码器：将 512x512 图像压缩至 64x64 的潜在表示，降低计算复杂度。解码器：将去噪后的潜在张量还原为可视图像，支持高清输出（如 1024x1024）。
2025-04-11 17:28:32
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原创 云端体验 DeepSeek V3 0324/ Qwen2.5 VL 32B
登录OneThingAI平台，进入镜像中心，选择vLLM推理引擎，点击创建实例（8卡可跑，更好的体验需要2台H20通过【文件管理】查看DeepSeek 相关模型。
2025-03-27 17:40:34
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原创 【Attention优化重大突破！显存减半效率倍增，大模型长文本处理迎来新时代】
从第二章节不难看出（Decoder-only的attention计算和上面略有不同，不影响计算复杂度讨论），如果不做任何优化，生成每一个token的计算复杂度是O(n^2)，最终生成的序列全局计算复杂度是O(n^3)。对于上下文这个计算复杂度肯定是无法接受的。1，所以，直觉上提升Attention的性能的做法是降低它的计算复杂度.kv caching就是为了解决这个问题将单个token的计算复杂度降低到O(n) （n为当前序列长度），全局的复杂度就下降到O(n^2)极大的提升了性能。
2025-03-13 18:19:24
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原创 【大模型私有化部署要花多少钱？】一张图看懂你的钱用在哪
DeepSeek 热度持续，大家都在探索DeepSeek的使用场景，拓宽它的使用边界。在一些数据安全敏感的场景私有化部署是企业落地LLM的重要选项。本文将详细的讨论如何才能高性价比的完成DeepSeek的私有化部署，下面将以两个章节来讨论这个问题：第一章节定义一些大模型服务的性能指标，第二个章节评估私有化部署大模型的成本情况。
2025-03-12 10:56:50
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原创 16元推理成本，DeepSeek动了谁的蛋糕？
1，1-5 篇文章中1，2 估算了EP320 这种部署，到底能可以支持多大的并发。1 认为瓶颈在通信这个判断单台和8卡H100支持600左右的并发请求是很合理的。因为首先H100 FP16 989TFLOPs的算力，FP8 等于989 * 2，以989 T来做Arithmetic intensity的预估也就是295 FLOPs/byte，大体可以理解为只要单卡batch size 不大于295则算力不是瓶颈。
2025-02-19 19:31:45
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原创 新年AI爆点！DeepSeek R1与Janus模型开启智能新
在模型训练成本高昂的当下，DeepSeek R1以十分之一的成本达到GPT-o1级别的表现，宛如开辟了一条低成本高效能的新赛道。它凭借创新算法，突破传统“大力出奇迹”的高成本训练模式，让更多开发者与企业能以更低门槛投身AI研发，为AI技术的普及铺就道路。开源让开发者能在GitHub等平台自由获取、修改模型代码，极大降低使用门槛，促进全球AI爱好者、研究者与开发者携手合作，共同探索AI技术边界，为行业发展注入源源不断的创新活力。未来，AI将更深入融入生活工作，提升效率、激发创意。DeepSeek采取。
2025-02-14 17:10:59
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原创 一文读懂DeepSeek-R1私有化部署与本地部署
从上图可以看出，S1-32B模型在数学问题解决（MATH500）、竞赛数学（AIME24）和博士级科学问题（GPQA Diamond）三个任务上的表现。随着思考时间的增加，模型的准确率也有所提升。为了更好的服务企业OneThingAI支持使用vLLM 部署DeepSeek，vLLM版本为DeepSeek官方推荐的vLLM 版本0.6.6。下面会以部署一个32B的蒸馏版本为例，更多Ollama官方量化的DeepSeek-R1 模型参考 Ollama 官方的模型中心。Qwen 14B 为例，创建2卡实例。
2025-02-14 17:08:01
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原创 ComfyLink全面内测：轻松实现工作流部署与托管
输出项，提示：只支持文本、图片和视频输出节点，图片和视频节点只支持 SaveImage、Image Save、easy imageSave、LayerUtility: SaveImagePlus 和 VHS_VideoCombine。输入项提示：加载图片节点目前只支持LoadImage、Image Load、LoadImagesFromPath 这三个节点，其他推荐使用 LoadImagesFromURL 节点、标签、工作流的介绍。，查看密钥的token，点击。选择工作流，点击工作流右侧的。
2025-02-14 16:47:43
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空空如也
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